Los datos del servicio al cliente proporcionan información valiosa sobre tus clientes que puedes y debes utilizar para mejorar la experiencia que tu negocio ofrece. Pero dado que estos datos provienen de diversas fuentes, necesitas una herramienta confiable de analítica del servicio al cliente que revele la verdadera experiencia de tus clientes a diferentes departamentos dentro de tu empresa. Afortunadamente, el mercado ofrece muchas herramientas confiables.
En este artículo, te presentaremos algunas opciones. Además, cubriremos por qué la analítica del servicio al cliente es importante y qué métricas debes seguir. Comencemos definiendo qué es la analítica del servicio al cliente.
¿Qué es la Analítica del Servicio al Cliente?
Como parte integral de la analítica del cliente, la analítica del servicio al cliente ofrece información a partir de los datos generados por tu equipo de soporte al cliente. En muchos casos, los propios clientes proporcionan los datos, de manera intencional o no, cuando interactúan con tu marca, ya sea por correo electrónico, redes sociales, teléfono, sitio web o cualquier otro canal.
La analítica del servicio al cliente puede resultar desafiante si los canales de soporte al cliente están segmentados, ya que podrías obtener una visión fragmentada de los datos y, por lo tanto, perder información importante. Si deseas aprovechar al máximo los datos de soporte al cliente, debes mantener su integridad. Esto significa asegurarte de que sean completos, precisos y consistentes. Utilizar una plataforma de ayuda con funciones avanzadas de analítica te ayudará a seguir un enfoque que preserve la integridad de tus datos.
¿Cómo se relaciona la Analítica del Servicio al Cliente con la Integridad de tus Datos?
Cuando se aborda de manera correcta, la analítica del servicio al cliente mantiene a las empresas y a los clientes enfocados en experiencias positivas para el cliente. Sabrás qué productos y soluciones son los más deseados por los clientes, qué estrategias de soporte al cliente satisfacen sus necesidades y en qué aspectos tu empresa debería esforzarse más para garantizar una experiencia impecable para el cliente.
| Aspecto de los Datos | Descripción | Importancia para una Analítica del Servicio al Cliente Confiable |
| Precisión de los Datos | La analítica del servicio al cliente se basa en datos precisos para brindar información relevante. Si los datos utilizados en el análisis son inexactos o contienen errores, pueden generar conclusiones y recomendaciones incorrectas. Garantizar que tus datos sean precisos y estén actualizados es esencial para una analítica del servicio al cliente confiable. | Alta importancia |
| Consistencia de los Datos | La consistencia de los datos es fundamental para un análisis significativo. Si los datos se registran en diferentes formatos o unidades inconsistentes, pueden llevar a interpretaciones e insights incorrectos. Mantener la consistencia en cómo se registran, almacenan y analizan los datos es fundamental para una analítica del servicio al cliente confiable. | Alta importancia |
| Integridad de los Datos | Para obtener información completa, es importante contar con datos integrales. Los datos incompletos pueden resultar en conclusiones parciales o sesgadas. Asegurarse de capturar y incluir todos los datos relevantes en el análisis es crucial para una analítica precisa del servicio al cliente. | Alta importancia |
| Calidad de los Datos | La calidad de tus datos es fundamental para una analítica confiable del servicio al cliente. Una mala calidad de los datos, como registros duplicados, información desactualizada o errores en la entrada de datos, puede generar insights y toma de decisiones poco confiables. Asegurar la calidad de los datos a través de procesos regulares de limpieza, validación y verificación de datos es vital para mantener la integridad de tus datos y una analítica precisa del servicio al cliente. | Alta importancia |
| Seguridad de los Datos | Proteger la seguridad y privacidad de los datos del cliente es fundamental para mantener la integridad de tus datos. Las brechas de datos o el acceso no autorizado a los datos del cliente pueden comprometer la precisión, consistencia e integridad de tus datos, lo que conduce a una analítica del servicio al cliente inexacta. | Alta importancia |
Pero, ¿dónde encuentras tus datos de servicio al cliente? Vamos a repasar las principales fuentes.
8 Fuentes de Datos de Servicio al Cliente
La analítica del servicio al cliente utiliza datos de todos los canales que utilizas para interactuar con los clientes.
El objetivo final es encontrar una manera de mantener toda esa información en un solo lugar, encontrar una herramienta para procesar los datos y obtener información práctica. Aquí están las principales fuentes de datos de servicio al cliente.
Plataforma de ayuda
Tu herramienta de ayuda es la principal fuente de retroalimentación de los clientes y otros datos de los clientes. Puedes analizar qué tipos de inquietudes plantean tus clientes con mayor frecuencia, qué canales utilizan típicamente para comunicarse contigo, con qué frecuencia se ponen en contacto con tu equipo de soporte y cuándo, y mucho más. Y luego están las métricas de rendimiento de tu equipo de soporte, que exploraremos con más detalle más adelante.
Ten en cuenta que si en algún momento decides cambiar de una herramienta de ayuda a otra diferente, debes asegurarte de transferir todos tus datos para mantener la continuidad de la analítica del servicio al cliente.
Sitio web y base de conocimientos (BC)
Los conocimientos sobre cómo interactúan tus clientes con tu sitio web (y con tu base de conocimientos, en particular) pueden ayudarte a mejorar continuamente el recorrido del cliente.
La tasa de participación, el tiempo promedio en la página, la tasa de desplazamiento, la tasa de clics y otros indicadores ayudan a las empresas a evaluar cómo interactúan los clientes con el negocio en línea y qué contenido buscan con más frecuencia.
Respuestas de encuestas
Las encuestas son una forma fácil de obtener comentarios de los clientes sobre tu producto o servicio. Además, las encuestas son una herramienta perfecta para conocer aspectos específicos de las interacciones con los clientes, como la cortesía del representante de servicio al cliente, la velocidad para resolver el problema del cliente, si el representante entendió la necesidad del cliente y más.
Las encuestas te brindan una evaluación casi en tiempo real de las interacciones de los clientes con tu negocio, pero desde la perspectiva de los clientes. Las encuestas también son datos importantes de analítica del cliente para comprender la dinámica del rendimiento de tu equipo de soporte.
Reseñas en línea
¿Tus agentes de soporte leen y responden a las reseñas de los clientes? Puedes utilizar este tipo de comentarios de los clientes para evaluar la satisfacción del cliente con tus productos y servicios, así como la satisfacción general con la empresa.
Interacciones con el Cliente
Esto incluye los datos generados a partir de las interacciones de los clientes con los representantes de servicio al cliente a través de canales como llamadas telefónicas, correos electrónicos, registros de chat, mensajes en redes sociales y otros canales de comunicación. Estos datos pueden incluir consultas de clientes, quejas, comentarios y otras interacciones.
Redes Sociales
Las plataformas de redes sociales, como Facebook, Twitter y LinkedIn, pueden ser una fuente rica de datos de servicio al cliente. Las organizaciones pueden monitorear las redes sociales en busca de menciones, comentarios y mensajes de los clientes, lo que puede brindar información sobre el sentimiento de los clientes, problemas y comentarios.
Grabaciones y Transcripciones de Llamadas
Las organizaciones pueden grabar llamadas telefónicas de servicio al cliente con fines de control de calidad. Estas grabaciones se pueden transcribir y analizar para extraer información sobre los problemas, preferencias y comentarios de los clientes.
Otras Fuentes de Datos
Dependiendo de la organización y la industria, los datos de servicio al cliente también pueden provenir de otras fuentes, como datos de uso del producto, reclamaciones de garantía, devoluciones e intercambios, reseñas de clientes y fuentes de datos de terceros.
Recapitulemos todas las fuentes de información en una tabla para obtener una versión resumida.
| Fuente de Datos | Descripción |
| Plataforma de Ayuda | Fuente principal de comentarios de clientes y otros datos de clientes. Puede proporcionar información sobre las preocupaciones de los clientes, los canales utilizados para la comunicación, las métricas de rendimiento del equipo de soporte, etc. |
| Sitio Web y Base de Conocimientos | Proporciona información sobre las interacciones de los clientes con el sitio web y la base de conocimientos, incluyendo la tasa de participación, el tiempo promedio en la página, la tasa de desplazamiento, la tasa de clics, etc. |
| Respuestas de Encuestas | Proporciona comentarios de los clientes a través de encuestas, ofreciendo información sobre aspectos específicos de las interacciones con los clientes, como la satisfacción con los representantes de servicio, la velocidad de resolución de problemas, etc. |
| Reseñas en Línea | Comentarios de los clientes obtenidos de las reseñas en línea, que se pueden utilizar para evaluar la satisfacción del cliente con los productos/servicios y la satisfacción general con la empresa. |
| Interacciones con los Clientes | Datos generados a partir de las interacciones de los clientes con los representantes de servicio al cliente a través de diversos canales como llamadas telefónicas, correos electrónicos, registros de chat, mensajes en redes sociales, etc. Incluye consultas de clientes, quejas, comentarios, etc. |
| Redes Sociales | Datos obtenidos al monitorear las plataformas de redes sociales en busca de menciones, comentarios y mensajes de los clientes, proporcionando información sobre el sentimiento de los clientes, problemas y comentarios. |
| Grabaciones y Transcripciones de Llamadas | Grabaciones de llamadas telefónicas de servicio al cliente que se pueden transcribir y analizar para obtener información sobre problemas de los clientes, preferencias, comentarios, etc. |
| Otras Fuentes de Datos | Otras posibles fuentes de datos de servicio al cliente, como datos de uso del producto, reclamaciones de garantía, devoluciones e intercambios, reseñas de clientes y fuentes de datos de terceros. |
Métricas de Servicio al Cliente que Debes Seguir para un Análisis Robusto
Cuando elijas qué métricas seguir para el análisis de soporte al cliente, debes considerar las métricas tanto para la experiencia del cliente como para el rendimiento del equipo. De esta manera, sabrás con qué aspectos no están satisfechos los clientes y qué tan bien tu equipo resuelve sus problemas.
Veamos más de cerca las métricas más comunes para la experiencia del cliente y el rendimiento del equipo de soporte.
Métricas de rendimiento del equipo
Para evaluar el rendimiento de tu equipo de soporte al cliente, puedes medir las siguientes métricas:
- Volumen de tickets: mide el número total de tickets en tu cola de soporte durante un cierto período de tiempo.
- Tiempo de primera respuesta (FRT): es el tiempo entre que un cliente envía su solicitud y la primera respuesta de tu equipo.
- Tiempo promedio de respuesta (ART): es muy similar a FRT, pero ART calcula el tiempo promedio que un cliente espera por una respuesta, independientemente de si es su primer mensaje o no.
- Tiempo promedio de resolución (MTTR): refleja cuánto tiempo, en promedio, le toma a un equipo de soporte resolver una solicitud de un cliente.
En resumen, estas métricas muestran cuántas solicitudes recibe tu equipo de soporte al cliente y cuánto tiempo les toma responder y resolver problemas. Comprender estas métricas proporcionará a tu empresa ideas accionables para mejorar los flujos de trabajo del equipo de soporte. Por ejemplo, es posible que necesites adoptar herramientas de automatización para reducir el trabajo manual y acelerar los tiempos de respuesta y resolución.
El análisis del rendimiento de los agentes de servicio al cliente te da pistas sobre la experiencia que reciben tus clientes. Por ejemplo, si un cliente espera sistemáticamente varios días para recibir una respuesta de un agente, es probable que ya esté considerando abandonar tu empresa.
Métricas de experiencia del cliente
Estas métricas te ayudan a analizar los datos de soporte al cliente para darte una visión integral de cómo se sienten tus clientes al interactuar con tu equipo de soporte, chatbots, artículos de la base de conocimientos y con la empresa en general.
Aquí tienes algunas métricas útiles para tener en cuenta.
- Net Promoter Score (NPS) evalúa la probabilidad de que el cliente siga siendo fiel a tu negocio y lo recomiende.
- Índice de satisfacción del cliente (CSAT) mide el nivel de satisfacción de los clientes con el rendimiento general de la empresa o con un aspecto específico del soporte.
- Índice de esfuerzo del cliente (CES) evalúa la percepción de los clientes sobre la facilidad de uso del producto, servicio, sitio web y canales de soporte de tu empresa, entre otros.
La mayoría de las métricas que necesitas para el análisis del servicio al cliente están integradas en las herramientas que ya utilizan varios departamentos de tu empresa, como marketing, soporte y recursos humanos.
| Métricas de servicio al cliente | Definición | Información clave |
| Tiempo de primera respuesta (FRT) | Tiempo promedio necesario para responder a consultas o problemas de los clientes | Un FRT más bajo indica tiempos de respuesta más rápidos y un mejor servicio al cliente |
| Tiempo promedio de gestión (AHT) | Tiempo promedio necesario para gestionar una interacción con el cliente, desde el contacto inicial hasta la resolución | Un AHT más bajo indica un servicio al cliente más eficiente |
| Satisfacción del cliente (CSAT) | Nivel de satisfacción del cliente con el rendimiento del equipo de servicio al cliente | Se mide mediante encuestas posteriores a la interacción o mecanismos de retroalimentación |
| Net Promoter Score (NPS) | Probabilidad de que los clientes recomienden la empresa o el producto a otros | Proporciona información sobre la lealtad y el apoyo de los clientes |
| Customer Effort Score (CES) | Nivel de esfuerzo requerido por los clientes para resolver problemas con el equipo de servicio al cliente | Puntuaciones CES más bajas indican una interacción más fácil y una resolución de problemas más sencilla |
| Tasa de resolución | Porcentaje de consultas o problemas de los clientes resueltos con éxito por el equipo de servicio al cliente | Una tasa de resolución más alta indica un mejor rendimiento en la atención a las necesidades del cliente |
| Cumplimiento del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) | Grado en que el equipo de servicio al cliente cumple los SLA acordados | Es importante para cumplir con las expectativas de rendimiento y brindar un servicio de calidad |
| Tasa de escalada | Porcentaje de consultas o problemas de los clientes escalados a niveles superiores de soporte o dirección | Una tasa de escalada más alta puede indicar desafíos en la resolución de problemas de los clientes en primera línea |
| Métricas de rendimiento del agente | Métricas de rendimiento individual, como volumen de llamadas, calidad de llamadas, puntuaciones de retroalimentación del cliente, etc. | Ayuda a identificar a los mejores ejecutantes, áreas de mejora y necesidades de capacitación |
| Métricas de canal | Métricas específicas del canal, como tiempo de respuesta, tiempo de resolución, satisfacción del cliente, etc. | Proporciona información sobre la efectividad del canal y las preferencias del cliente |
| Tasa de retención de clientes | Porcentaje de clientes que continúan haciendo negocios con la empresa durante un período de tiempo específico | Mide la lealtad del cliente y la efectividad de los esfuerzos de servicio al cliente |
| Tasa de resolución en el primer contacto (FCR) | Porcentaje de consultas o problemas de los clientes resueltos en el primer contacto | Indicador de la efectividad y eficiencia del servicio al cliente |
| Tiempo de resolución | Tiempo necesario para resolver un problema o consulta del cliente | Impacta directamente en la satisfacción y lealtad del cliente |
| Métricas de rendimiento del agente | Métricas relacionadas con el rendimiento del agente, como volumen de llamadas/chat/correo electrónico, puntuaciones de calidad, adherencia a guiones/pautas, etc. | Proporciona información sobre el rendimiento individual del agente y áreas de mejora. |
Sin embargo, sus agentes de atención al cliente también pueden utilizar herramientas especializadas independientes diseñadas específicamente para equipos de soporte. ¿Cuál es mejor para su negocio? Vamos a profundizar.
Herramientas de análisis de servicio de ayuda integradas o independientes: ¿Cuál es la mejor para su negocio?
La diferencia principal entre las herramientas de análisis de servicio de ayuda integradas y las herramientas independientes es que las primeras forman parte de la misma plataforma utilizada para la gestión de relaciones con los clientes, marketing, soporte, y demás, mientras que las segundas funcionan de manera independiente con el único propósito de analítica de atención al cliente.
Otra diferencia distintiva es que las herramientas de análisis de atención al cliente integradas permiten que múltiples departamentos utilicen e intercambien datos a través de la misma plataforma. En cambio, el software independiente aísla los datos generados por las herramientas de análisis de servicio de ayuda de los datos de otros departamentos, y viceversa, lo que presenta un desafío para la integridad de los datos.
Veamos algunos ejemplos de cada tipo y describamos algunos casos de uso.
Herramientas integradas
Las herramientas integradas de análisis para el servicio de atención al cliente son una excelente opción si ya utiliza algunos de los productos de esta plataforma. En este caso, tendrá una única fuente de datos compartida entre varios departamentos que le ayudará a comprender mejor las tendencias del comportamiento del cliente y el rendimiento del negocio. Además, la integración y configuración de soluciones preconfiguradas es más fácil que configurar un sistema independiente.
Si está considerando cambiar a una nueva herramienta de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y un servicio de ayuda, le recomendamos que elija una solución con características para varios departamentos, ya que será más fácil de usar y mantener. Además, garantiza la integridad de los datos, lo cual es esencial para una analítica de soporte al cliente de calidad.
Vale la pena echar un vistazo a las herramientas integradas ofrecidas por Zendesk, Freshdesk, Zoho Desk, Intercom, Help Scout y HubSpot Service Hub.
| Software de Mesa de Ayuda | Métricas Clave Seguidas | Funciones Adicionales |
| Zendesk | FRT, AHT, CSAT, NPS, tasa de resolución, métricas de rendimiento del agente y más | Opciones avanzadas de análisis e informes para un análisis y personalización más profundos |
| Freshdesk | Volumen de tickets, tiempo de resolución, satisfacción del cliente, rendimiento del agente y más | Paneles y informes personalizables para rastrear y analizar métricas específicas según los requisitos comerciales |
| Help Scout | FRT, AHT, tiempo de resolución, satisfacción del cliente y más | Visualizaciones y filtros para analizar los datos en profundidad y generar informes personalizados |
| Zoho Desk | Volumen de tickets, tiempo de resolución, satisfacción del cliente, rendimiento del agente y más | Paneles y informes personalizables para rastrear y analizar métricas específicas según los requisitos comerciales |
| Intercom | Participación del cliente, tiempo de respuesta, volumen de conversaciones, actividad del usuario | Opciones personalizadas de informes e integraciones |
| HubSpot Service Hub | Interacciones con el cliente, volumen de tickets, tiempo de respuesta, rendimiento del agente | Paneles, informes y integraciones personalizables con otras herramientas |
Sus soluciones son las mejores para empresas de tamaño mediano a grande que ya tienen fuentes de datos completas para análisis de clientes y desean un ecosistema que simplifique la recopilación y procesamiento de datos. Sin embargo, las empresas que recién comienzan pueden encontrar que los precios son prohibitivos.
Herramientas independientes
Las herramientas independientes, como Looker, Tableau, Power BI y Google Analytics, recopilan los datos de los canales de soporte al cliente que utilice. Es una solución ideal para startups y pequeñas empresas que aún no tienen muchas fuentes de datos, pero desean aprovechar al máximo la información de la que disponen. Los conocimientos obtenidos al utilizar estas herramientas le ayudan a saber qué cambios debe realizar para aumentar la satisfacción del cliente.
La principal desventaja de estas herramientas independientes de análisis de servicio al cliente es que tratan el análisis por separado de los datos que recopila su equipo de marketing. Esto conduce a una fragmentación de los datos y dificulta la capacidad de los diferentes equipos para combinar sus datos sobre el comportamiento, las preferencias y los puntos problemáticos de los clientes.
| Herramientas independientes | Características | Pros | Contras |
| Looker | Recopila datos de los canales de soporte al cliente | Ideal para startups y pequeñas empresas | Análisis separado para los datos de servicio al cliente |
| Tableau | Recopila datos de los canales de soporte al cliente | Proporciona conocimientos para mejorar las puntuaciones de satisfacción del cliente | Fragmentación de datos entre el servicio al cliente y los datos de marketing |
| Power BI | Recopila datos de los canales de soporte al cliente | Ofrece visualización y análisis de datos avanzados y personalizables | Interferencia con la integración de datos de diferentes equipos |
| Google Analytics | Plataforma de visualización y análisis de datos | Proporciona informes personalizados y análisis para sistemas de servicio de ayuda | Análisis separado de los datos del equipo de marketing |
Además, no todas las herramientas independientes admiten una opción de migración de datos basada en interfaz de usuario. Si necesitas cambiar a una plataforma diferente, es probable que encuentres problemas al transferir datos entre plataformas, lo que puede afectar la integridad de tus datos.
Conclusiones
Los beneficios de la analítica del servicio al cliente son impresionantes: desde comprender mejor a tus clientes y obtener datos de calidad hasta tomar decisiones informadas y eliminar gastos en lo que no funciona.
Las herramientas de analítica del servicio al cliente confiables con métricas que ayudan a evaluar diferentes aspectos de las interacciones de los clientes con tu negocio son cruciales. Afortunadamente, hay muchas herramientas de analítica para equipos de soporte de todos los tamaños y presupuestos que puedes utilizar tanto como parte de un sistema CRM complejo como soluciones independientes.
A medida que tu negocio evoluciona, es posible que cambies entre diferentes CRM y herramientas de analítica del cliente. Cuando lo hagas, siempre debes asegurarte de llevar contigo todos tus datos. Y si necesitas una migración de datos fluida y rápida que no implique esfuerzo manual alguno, Help Desk Migration está aquí para ayudarte.
